Publicado en: May 10, 2023
Ahora puede registrar modelos de machine learning (ML) creados en Amazon SageMaker Canvas con un solo clic en el Registro de modelos de SageMaker. Esto le permite poner en funcionamiento los modelos de ML en producción. SageMaker Canvas es una interfaz visual que permite a los analistas de negocios generar predicciones de ML precisas por su cuenta, sin la necesidad de contar con experiencia en esta tecnología ni de escribir líneas de código.
Con SageMaker Canvas, puede crear automáticamente modelos de ML para ejecutar análisis hipotéticos y generar predicciones únicas o masivas. Ahora, con la integración del Registro de modelos de SageMaker, puede almacenar todos los artefactos del modelo (incluidos los metadatos y las referencias de las métricas de rendimiento) en un repositorio central e incorporarlos a los procesos de CI/CD de implementación de modelos existentes. Un registro de modelos desempeña un papel clave en el proceso de implementación del modelo porque empaqueta toda la información y permite automatizar la promoción del modelo en los entornos de producción. A partir de hoy, puede seleccionar una versión del modelo en SageMaker Canvas, registrarla en el Registro de modelos de SageMaker en su cuenta y realizar un seguimiento del estado de la aprobación. Cuando se rechaza un modelo del registro, se impide que el modelo se implemente en un entorno escalado, mientras que, si se aprueba, se activa un proceso de promoción de modelos que lo copia automáticamente en la cuenta de AWS de preproducción y lo prepara para las cargas de trabajo de inferencia de producción.
La posibilidad de registrar modelos de ML de Amazon SageMaker Canvas en el Registro de modelos de SageMaker ya está disponible en todas las regiones de AWS en las que se admite SageMaker Canvas. Para obtener más información, consulte el Blog de novedades de AWS y la documentación de SageMaker.